深度學習和機器學習有哪些區別

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深度學習和機器學習最大的區別就是“性能”；機器學習主要是用來讓機器擁用智能，可是深度學習則是一種實現機器學習的技術，而深度學習也是機器學習的一種。

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學習和機器學習的區別是什么？

深度學習和機器學習最大的區別就是性能。

機器學習主要是用來讓機器擁用智能，可是深度學習則是一種實現機器學習的技術，而深度學習也是機器學習的一種。如果數據量比較少的時候，那深度學習的性能就比較的差，這是由于深度學習算法必須要有大量的數據才可以很好的理解其中的模式。

通常來說人工智能是比較有話題度的，可是現在被人們所熟知還是使用人工智能的領域，并且還給這些領域產生了很大的影響。因為使用人工智能的重點性，已經開發出來的系統除了能夠模擬人的思維過程，還可以從處理數據中學習知識，而這種現象就是機器學習。

1.數據依賴，深度學習與機器學習的主要區別是在于性能。當數據量很少的時候，深度學習的性能并不好，因為深度學習算法需要大量數據才能很好理解其中蘊含的模式。

2.硬件支持，深度學習算法嚴重依賴高端機，而傳統的機器學習算法在低端機上就能運行。深度學習需要 GPUs 進行大量的矩陣乘法運算。

3.特征工程，特征工程就是將領域知識輸入特征提取器，降低數據復雜度。從時間和專業性來講，這個過程開銷很高。

4.解決方案，通常，我們使用傳統的算法解決問題。這需要將問題化整為零，分別解決，得到結果后再將其進行組合。

5.執行時間，由于深度學習中含有非常多的參數，較機器學習而言會耗費更多的時間。機器學習在訓練數據的時候費時較少，同時只需幾秒到幾小時。

而主要的應用場景則是：

計算機視覺：車牌識別，人臉識別。

信息檢索：搜索引擎，文本檢索，圖像檢索。

營銷：自動郵件營銷，目標識別。

醫療診斷：癌癥檢測，異常檢測。

自然語言處理：語義分析，照片標記，在線廣告投放。

如果從展望方面來看的話，那則主要是：

1． 機器學習和數據科學發展勢頭強勁，對想要生存下來的企業來說，在業務中使用機器學習變得越發重要。

2． 深度學習已被證明是現有技術中最先進的技術之一，它給人們帶來了無限多的驚喜，未來相信也會如此。

3． 研究學者們仍在不斷探索機器學習和深度學習。過去，對于二者的研究僅局限于學術范圍，現在工業界也加大了對其的研究力度。

最好的證明就是圖像識別，它越來越成為 AI 領導的領域。系統可以被設計為操縱預先編寫的例程，該例程分析圖片中的形狀，顏色和對象，掃描數百萬個圖像以便教會自己如何正確地識別圖像。

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